cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Bekti Maryuni Susanto
Contact Email
bekti@polije.ac.id
Phone
+6282236909384
Journal Mail Official
bekti@polije.ac.id
Editorial Address
Jl. Mastrip Kotak Pos 164 Jember Jawa Timur 68101
Location
Kab. jember,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan (J-TIT)
Published by Politeknik Negeri Jember
ISSN : 2354838X     EISSN : 25802291     DOI : https://doi.org/10.25047
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering
This journal accepts articles in the fields of information technology and its applications, including machine learning, decision support systems, expert systems, data mining, embedded systems, computer networks and security, internet of things, artificial intelligence, ubiquitous computing, wireless sensor networks, and cloud computing. The journal is intended for academics and practitioners in the field of information technology.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 7 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 6 No 1 (2019)" : 7 Documents clear
Implementasi Metode Algoritma Genetika Pada Penentuan Menu Makanan Untuk Membentuk Berat Badan Ideal Christopher Nanda Jonathan
Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan Vol 6 No 1 (2019)
Publisher : Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25047/jtit.v6i1.93

Abstract

Human need balanced nutrition to grow up. It contained various nutrients namely energy, protein, vitamins, and minerals. Data from the Ministry of Health, the proportion of overweight in adults above 18 years old on 2018 amounted to 13%, while data from Basic Health Research mentions that adults with nutritional deficiencies amounted to 12.6%. This shows that many adults do not pay attention to the food with balanced nutrition that can lead to obesity and nutritional deficiencies. To prevent this, it can be done by eating healthy food that contains enough calories. Someone needs different calories according to the age, height, weight, gender and physical activity. To optimize the level of calory that being consumed daily, we use Genetic Algorithm to obtain more menus with higher calory, the menu will be divided into breakfast, lunch, and dinner, in accordance to the recommended nutritional needs. From this study using Genetic Algorithms, there is an average increase in the number of calories by 88 kcal, from 1037 kcal to 1123 kcal, and there is one chromosome that satisfies the recommended calorie requirement, which is 1,849 kcal.
Optimasi Komposisi Pakan Ayam Broiler Sesuai Standarisasi Kebutuhan Nutrisi Menggunakan Algoritma Genetika Anas Abiem Bahar
Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan Vol 6 No 1 (2019)
Publisher : Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25047/jtit.v6i1.94

Abstract

Quality of brioiler fedd impact on meat quality produced. If feeding broiler unstandarized so broiler will be non optimal condition such as lack of appetite an energy, susceptible to disease. Even consequences can lead to death on the broiler. To minimize the mortality in broiler then used to genetic algorithm as combination of chicken feed with an optimal output. The advantage of using a genetic algorithm is seen from its ability to find a good solution. The advantages of genetic algorithms when compared to other algorithms are the less mathematical calculation process. This algorithm will look for solutions without regard to processes related to problems that are solved directly. This study will design the optimization of the best combination of feed in Broiler chickens according to the appropriate price using the genetic algorithm method. From the results of research conducted obtained at the best generation to generation 17 with the best fitness value is 0.0792 and the smallest fitness value is 0.0412 with average fitness obtained is 0.05829.
Penerapan Algoritma Genetika Untuk Optimasi Pembelian Sembako Sebagai Solusi Dari Knapsack Problem Avinda Renaldi Alamsyah
Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan Vol 6 No 1 (2019)
Publisher : Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25047/jtit.v6i1.95

Abstract

Knapsack Problem adalah permasalahan sehari-hari yang berhubungan dengan optimasi pada pemilihan ,salah satu contohnya adalah Pembelian Sembako. Pembelian Sembako merupakan sebuah proses pemilihan optimasi barang sesuai dengan kebutuhan pembeli agar barang yang diperoleh dapat maksimal dengan memperhatikan biaya yang dimiliki. Untuk optimasi tersebut maka penelitian ini menggunakan Algoritma Genetika. Algoritma Genetika dinilai optimal dalam kasus yang berkaitan dengan total harga barang, sehingga cocok untuk pemilihan sembako yang berbeda harga dan merk. Algoritma di penelitian ini dilakukan dengan penentuan populasi awal yang berisi individu-individu yang dipilih secara acak ,yang kemudian dengan proses seleksi dan evolusi didapatkan populasi baru yang sesuai dengan hasil yang diinginkan di awal yaitu sesuai dengan biaya yang dimiliki. Dalam penelitian ini didapatkan hasil kenaikan pada fitness dari generasi 1 ke generasi 2. Hal ini menunjukkan bahwa generasi kedua menghasilkan individu-individu yang lebih baik daripada generasi pertama.
Penentuan Jarak Terpendek Pada Jalur Pengiriman Musae Chips Dengan Menggunakan Algoritma Genetika Muhammad Bahrul Arif
Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan Vol 6 No 1 (2019)
Publisher : Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25047/jtit.v6i1.97

Abstract

Combination of good path distribution by land can optimize travel time and costs. However, not all of these path distribution combinations will provide the best solution. The study was conducted to determine the distribution of goods so that the best solution is achieved. To simplify the process of determining the goods distribution channel, it is supported by software development. Genetic algorithms that have reliability in producing optimal solutions can be used to solve this problem. The application of the genetic algorithm method is applied in software. In the software that is built, there are several inputs needed, namely: cities destination distribution as the initial chromosome number, number of generations, crossover probability and probability of mutation. The result of processing is a combination of goods distribution lines to be taken which represent the solution to this problem. Only the best chromosomes will be given as a result. Through the software that was built, the determination of goods distribution lines is expected to be better and can optimize the time and cost of travel. Based on the research, 5 road combinations are used as chip distribution routes used for testing. This study results from the first fitness gene get the highest fitness 7.4, fitness lowest 5.6 and the second gene get the highest fitness 9.3, fitness lowest 5.6.
Simulasi Pembelajaran Berternak Burung Puyuh Menggunakan Metode Finite State Machine Berbasis Android Indra Dharma Wisjaya; Nindy Alvi Fajarina; Dian Hanifudin Subhi
Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan Vol 6 No 1 (2019)
Publisher : Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25047/jtit.v6i1.103

Abstract

Simulation game merangkum suatu kegiatan atau aktivitas yang dilakukan manusia kedalam bentuk game dimana terjadi suatu proses pembelajaran dan timbal balik yang diberikan oleh pengguna dengan memanfaatkan kecerdasan buatan. Aplikasi yang dibangun berbentuk simulasi sebagai media pembelajaran mengenai cara berternak burung puyuh. Pembelajaran meliputi proses penetasan telur hingga pada masa burung puyuh telah afkir atau tidak dapat memproduksi telur lagi. Pada aplikasi ini diimplementasikan kecerdasan buatan dengan metode Finite State Machine (FSM) agar mempermudah dalam mengatur perilaku dari objek saat terjadi perubahan keadaan atau kondisi selama proses pemeliharaan pembudidayaan burung puyuh. Dari hasil pengujian blackbox aplikasi telah berjalan dengan baik dan dari hasil kuesioner yang telah disebarkan, diperoleh bahwa aplikasi sudah baik untuk di terapkan dengan prosentase sebesar 77,7%. Hasil pengujian whitebox yang dilakukan dengan membandingkan proses permainan pemeliharaan dengan struktur rancangan menggunakan metode FSM berjalan dengan baik. Dengan demikian, Hasil dari aplikasi ini dapat dijadikan media pembelajaran bagi pengguna yang akan dan atau telah berternak burung puyuh sehingga diharapkan dapat menambah pengetahuan untuk diterapkan pada saat berternak burung puyuh.
Peramalan Penjualan Daging Sapi Menggunakan Metode Trend Least Square Cahya Rahmad; Rahmat Satrio Wibowo; Dwi Puspitasari
Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan Vol 6 No 1 (2019)
Publisher : Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25047/jtit.v6i1.104

Abstract

Toko dan supplier daging sapi Hari®Zim adalah toko yang menjual berbagai jenis daging sapi seperti jenis daging serloin, tenderloin, lidah, gandik, paru, buntut potong, iga potong, otak, kaki A (kaki matang), kaki b (kaki lepas tulang), kaki c (kaki kerok bulu), kulit, jantung, frozzen AMH, frozzen LVRN, tahu campur, dan rawonan. Toko ini berdiri pada tahun 2012. Namun, selama ini target penjualan untuk masa depan tidak obyektif karena masih berbasis pada manajemen intuitif dan masih dipengaruhi oleh pendapat atau perasaan pembuatnya. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat membantu manajemen untuk menentukan target penjualan di masa depan secara lebih obyektif, sehingga penentuan target penjualan bisa lebih akuntabel. Selama ini toko daging sapi Hari®Zim dalam pengelolahan stok daging tidak dinamis atau tidak disesuaikan dengan perkiraan penjualan berikutnya karena belum menggunakan sistem prediksi. Oleh karena itu perlu adanya suatu sistem yang dapat memprediksi penjualan daging tersebut. Dalam penelitian ini, permasalahan yang akan dibahas adalah menguji apakah model peramalan time series dengan menggunakan metode Trend Least Square yang akan digunakan sudah sesuai dengan kondisi perusahaan, sehingga Toko daging sapi Hari®Zim tetap eksis dalam menghadapi persaingan usaha yang sejenis. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data primer berupa data penjualan daging sapi periode Januari 2015 – Mei 2017 pada toko daging sapi Hari®Zim Malang. Pengujian sistem dilakukan tiga kali, masing-masing uji komposisi menggunakan jumlah data pelatihan yang berbeda. Kemudian akan dibandingkan dengan data penjualan aktual untuk mengetahui hasil peramalan terbaik dan mendapatkan nilai kesalahan peramalan terkecil dengan Mean Absolute Presentase Error (MAPE). Kesalahan perkiraan terbaik ditemukan pada tes ketiga dengan menggunakan data pelatihan 9 bulan dan di dapatkan hasil perhitungan MAPE sebesar 0,022251 (2%). Berdasarkan hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa jumlah data yang digunakan mempengaruhi Mean Absolute Presentase Error (MAPE). Aplikasi yang dikembangkan dapat di rekomendasikan untuk menentukan jumlah stok bulan berikutnya pada Toko daging sapi Hari®Zim.
Pengembangan Sistem Informasi Geografis Lokasi Bencana Di Perkotaan Dan Pencarian Jalur Evakuasi Dengan Algoritma A* Erfan Rohadi; Siti Muzdalifatus Sa’adah; Yan Watequlis Syaifudin
Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan Vol 6 No 1 (2019)
Publisher : Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25047/jtit.v6i1.106

Abstract

Perubahan iklim atau pemanasan global, banyak mengakibatkan bencana. Dimana pada masing-masing wilayah memiliki potensi bencana, termasuk di wilayah Kota Malang. Jenis bencana yang rawan terjadi di wilayah Kota Malang meliputi banjir, tanah longsor, dan kebakaran. Terjadinya bencana harus segera dilakukan evakuasi ke titik evakuasi terdekat. Untuk menuju ke suatu titik evakuasi, Tim Reaksi Cepat (TRC) Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) dapat menemui kendala, yaitu dalam menentukan titik evakuasi yang terdekat beserta jalur terpendeknya. Kendala lainnya yaitu adanya beberapa titik lokasi kemacetan di ruas jalan tertentu. Kepadatan arus lalu lintas dapat menghambat proses evakuasi oleh TRC BPBD maupun masyarakat untuk menuju ke tempat evakuasi bencana. Dalam penelitian ini penulis menggunakan Algoritma A* (A Star) . Aplikasi ini diharapkan dapat membantu Tim Reaksi Cepat (TRC) Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kota Malang untuk mengetahui titik evakuasi terdekat beserta jalur mana yang harus dilewati, sehingga proses evakuasi dapat dilakukan dengan cepat agar tidak menimbulkan kerugian yang lebih besar. Berdasarkan hasil uji yang telah dilakukan dalam penerapan Algoritma A* untuk pencarian jalur evakuasi, mempunyai akurasi sebesar 100%, yang berarti aplikasi yang dikembangkan dapat digunakan untuk menentukan jalur evakuasi bencana.

Page 1 of 1 | Total Record : 7

 1 

Filter by Year

2019 2019


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 12 No 2 (2025): December Vol 12 No 1 (2025): June Vol 11 No 2 (2024): December Vol 11 No 1 (2024) Vol 10 No 2 (2023) Vol 10 No 1 (2023) Vol 9 No 2 (2022) Vol 9 No 1 (2022) Vol 8 No 2 (2021) Vol 8 No 1 (2021) Vol 7 No 2 (2020) Vol 7 No 1 (2020) Vol 6 No 2 (2019) Vol 6 No 1 (2019) Vol 5 No 2 (2018) Vol 5 No 1 (2018) Vol 4 No 2 (2017) Vol 4 No 1 (2017) Vol 3 No 1 (2016) Vol 2 No 2 (2015) Vol 2 No 1 (2015) Vol 1 No 2 (2014) Vol 1 No 1 (2014) More Issue